Andreas Eschbach, CEO und Gründer
Warum ist die Emulsion plötzlich zu dickflüssig? In welchem Zeitabstand sollten Reaktoren gewartet werden? Gab es ähnliche Probleme bei der Zentrifuge schon einmal und was wurde unternommen? In Schichtprotokollen, Wartungsaufzeichnungen und Anlagendaten sind viele Informationen versteckt – vorausgesetzt man weiß, wo genau man danach suchen muss. Die KI-gestützte Smart Search, die auf Ihre spezifische Terminologie, Ihre Arbeitsabläufe und Ihre Benutzeranforderungen abgestimmt ist, könnte Prozesse maßgeblich optimieren.
Produktionsanlagen in der chemischen oder pharmazeutischen Industrie generieren Terabytes an Daten – von automatisierten Sensordaten bis hin zu von Menschen eingetragenen Protokollen und Dokumentationen. Diese Informationen werden zunehmend in digitalen Plant Process Management (PPM)-Lösungen gebündelt, um valide Datenanalysen und einen effizienten Wissenstransfer zu ermöglichen.
In der Prozessindustrie stellen riesige Datenmengen und hochkomplexe, vernetzte Strukturen für das Informationsmanagement eine große Herausforderung dar. Dabei basieren die meisten Suchfunktionen in PPM-Systemen auf einer einfachen Stichwortsuche. Das bedeutet, dass User den genauen Suchbegriff kennen müssen, um die gewünschten Ergebnisse zu finden. Darüber hinaus müssen Suchanfragen vollständig, korrekt und im entsprechenden Format eingetragen werden. Wenn ein Mitarbeitender also nicht genau weiß, wonach er suchen soll oder prozessrelevante Dokumentationen nicht vollständig sind, kann das System nicht helfen. Das System würde Tausende potenzielle Ergebnisse für ein Stichwort liefern, sodass der User die Liste zunächst durchforsten müsste, um das relevante Ergebnis zu finden.
Genau an dieser Stelle setzt Künstliche Intelligenz (KI) an. Während herkömmliche Suchfunktionen auf exakte Übereinstimmungen mit Schlagworten in der Datenbank angewiesen ist, kommen bei der KI-gestützten Smart Search Algorithmen zum Einsatz, die relevante und kontextspezifische Ergebnisse erzielen – ein großer Fortschritt für die Prozessindustrie.
Das Ziel von Smart Search besteht darin, relevante Textbausteine zu "verstehen". Dabei werden u.a. Computerlinguistik, regelbasiertes Modellieren natürlicher Sprache, maschinelles Lernen (ML) und semantische Suchfunktionen kombiniert. So werden Informationen gezielter verarbeitet – mit Blick auf Relevanz, Interkonnektivität von Wortgruppen und der Absicht des Nutzers. Anstelle nur nach Schlüsselwörtern zu filtrieren, versteht der Algorithmus nun die Bedeutung der Suchbegriffe und kann auf Basis von Synonymen und verwandten Schlüsselwörtern die tatsächliche Suche ausweiten.
Smart Search kann komplexe oder zweideutige Suchanfragen korrekt einordnen. Mitarbeitende müssen nicht mehr nach einem Schlagwort suchen, das eindeutig zugeordnet wird, sondern können Fragen stellen, wie beispielsweise: "Warum ist dieses Produkt braun und nicht grau?" Smart Search analysiert die Frage mit Blick auf prozessrelevante Zusammenhänge und den entsprechenden Kontext. Terabytes an strukturierten und unstrukturierten Daten werden von der KI-basierten Funktion durchforstet, um die relevantesten Ergebnisse auf ihre Nützlichkeit einzustufen. Darüber hinaus kann die KI-gestützte Suchfunktion von früheren Suchanfragen und Verhaltensweisen lernen, um mit der Zeit noch treffendere Ergebnisse zu erzielen.
Smart Search ist ein leistungsstarker Assistent für komplexe Lösungsfindungen und eignet sich insbesondere, wenn umfangreiche Datensätze durchforstet werden müssen. Dadurch schafft die PPM-Lösung modernstes Wissensmanagement, das erhebliche Optimierungen im täglichen Anlagenbetrieb ermöglicht.
KI-basierte Suchmaschinen, wie beispielsweise Bing oder Google, veränderten die Art und Weise, wie wir heute im Internet unterwegs sind. Wir besuchen heute nicht mehr einzelne Websites, um dort gewünschte Ergebnisse zu finden. Wir verwenden die Suchfunktionen und erhalten dort Vorschläge, die passend zu unserer Abfrage vorgeschlagen werden. Ähnlich verhält es sich mit der Smart Search. Doch im Gegensatz zu herkömmlichen Suchfunktionen versteht Smart Search auch die Branchen-spezifische Nomenklatur der Prozessindustrie.
Im Internet sind sogenannte Large Language Models (LLMs) gängig. Sie sind zwar nützlich und häufig auch unterhaltsam, eigenen sich jedoch weniger für spezifischen Anfragen einer bestimmten Branche, wie beispielsweise derer, der Prozessindustrie. Daher wurden auch im Internet kleinere, spezialisiertere KI-Suchwerkzeuge entwickelt, um die Suche in bestimmten Bereichen zu unterstützen, z. B. in Bibliothekssystemen, E-Commerce-Sites, Medienplattformen oder Helpdesk-Anwendungen. Inzwischen gibt es eine Reihe von KI-Lösungen, die in verschiedene Anwendungen und Systeme integriert werden kann.
Nicht außer Acht zu lassen ist, dass die Prozessindustrie eine hoch spezialisierte Branche ist. Die chemische und pharmazeutische Industrie – und die einzelnen Unternehmen innerhalb dieser Branchen – verfügen über eine spezifische Terminologie, spezielle Abkürzungen, Arbeitsabläufe und Systeme, die eine allgemeine KI nicht einordnen kann. Um den größtmöglichen Nutzen aus Smart Search zu ziehen, muss das System auf branchen- und unternehmensspezifische Daten und deren Nomenklatur ausgerichtet sein.
In einem Pilotprojekt hat eschbach gemeinsam mit einem Kunden aus der chemischen Industrie Smart Search entwickelt. Dabei wurde eine systematische Kundenstudie mit Anwendergruppen, Workshops und Vor-Ort-Untersuchungen durchgeführt, um die Arbeitsabläufe, die Sprache und die Anforderungen der User besser zu verstehen. In enger Zusammenarbeit mit dem Kunden und KI-Experten der Universität Göttingen hat eschbach das Modul Smart Search entwickelt, das auf die Prozesse, Systeme und Nutzeranforderungen der Prozessindustrie ausgerichtet wurde.
Smart Search-System, das auf fachspezifische Daten und die bestimmten Anforderungen der Prozessindustrie ausgerichtet wurde, ist ein leistungsstarker Assistent für den Informations- und den Wissenstransfer und optimiert gleichzeitig Betriebsabläufe. Mithilfe der Smart Search können die Mitarbeitenden des Chemie-Konzerns schnell Informa-tionen finden, die in über 8 Jahren in Shiftconnector eingetragen wurden.
Entscheidend für den Erfolg: Smart Search ist in der Lage, den Kontext komplexer Abfragen zu analysieren und prozessrelevante Ergebnisse zu finden – auch wenn Einträge unvollständig sind. So können User beispielsweise potenzielle Lösungen für Probleme in historischen Daten finden. Das funktioniert auch, wenn Probleme und Lösungen unvollständig beschrieben wurden oder Schlüsselwörter fehlen. Der effizientere Zugriff auf historische Informationen beschleunigt die Fehlerbehebung und Problemlösung. Damit wird die Entscheidungsfindung von Schichtteams unterstützt. Smart Search reduzierte den Zeitaufwand, den Schichtteams benötigen, um Lösungen für komplexere Herausforderungen zu finden - von mehreren Minuten (oder länger) auf nur wenige Sekunden.
Smart Search ist die Suchfunktion von morgen: Wenn Schichtteams prozessrelevante Informationen so spontan wie notwendig finden können, werden zielführende Entscheidungen schnell getroffen. Auf diese Weise werden Informationen in nutzbares Wissen transformiert und damit Performance des gesamten Anlagenbetriebes maßgeblich verbessert.
Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.